Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования ОНЛАЙН


Книга ориентирована на исследователей, инженеров и студентов, специализирующихся в области исследования операций, теории систем, информатики, организационноrо управления и техники.
Оглавление
О серии «Адаптивные и интеллектуальные системы………………….12
Предисловие редактора перевода 17
Предисловие. ……….. 20
Часть I Теоретические основы…… . 23
Глава 1. Математическое программирование …. 23
1.1. Линейное программирование …………………………………………23
1.2. Нелинейное программирование . . 25
1.3. Многокритериальное программирование………………..27
1.4. Целевое программирование………………………………………………29
1.5. Целочисленное программирование…………………………31
1.6. Динамическое программирование . 32
1.7. Многоуровневое программирование … …. 33
1.8. На пути к неопределенному программированию . 35
Глава 2. Генетические алгоритмы … ……………………39
2.1. Структура представления решения……………………………………….40
2.2. Манипулирование ограничениями .. 40
2.3. Процесс инициализации…………………………………………….41
2.4. Функция оценки . ………………………………………………42
2.5. Процесс отбора …………………………………………..44
2.6. Операция кроссинговера 44
2.7. Операция мутации…….. ………………………………..45
2.8. Процедура генетического алгоритма. . …………..45
2.9. Численные примеры ……………………………………..47
Глава 3. Нейронные сети…….. ……………………..51
3.1 Искусственные нейроны …………………………52
3.2 Многослойная сеть прямого распространения……………………..53
3.3. Аппроксимация функций ………………………………54
3.4. Определение структуры сети…………….. .. . 55
3.5. Алгоритм обратного распространения ошибки…………….55
3.6. Обучение нейронных сетей с помощью генетических алгоритмов………………. ……………………….57
3.7. Численные примеры……………………………………..58
Часть II. Стохастическое программирование………………………………….60
Глава 4. Случайные величины…………………………………………………………….60
4.1. Вероятностное пространство и случайные величины…………..60
4.2. Оператор математического ожидания………………………………….62
4.3. Оптимистические и пессимистические значения………………….63
4.4. Ранжирование случайных величин……………………………………….65
4.5. Закон больших чисел …………………………………………………………..66
4.6. Получение случайных чисел………………………………………………….66
4.7. Статистическое моделирование…………………………………………….77
Глава 5. Стохастические модели ожидаемого значения……………………..81
5.1. Основные модели……………………………………………………………………82
5.2. Теорема выпуклости………………………………………………………………83
5.3. Стохастическое программирование с регрессом……………………84
5.4. Гибридный алгоритм………………………………………………………………84
5.5. Оптимизация резервирования………………………………………………..87
5.6. Размещение и распределение объектов………………………………….93
5.7. Составление расписания для параллельно действующих машин …………………………………………………………………………………………96
5.8. Всегда ли обоснованно использование моделей ожидаемого значения?………………………………………………………………………………..99
Глава 6. Стохастическое программирование с вероятностными ограничениями ………………………………………………………………………………101
6.1. Вероятностные ограничения………………………………………………….102
6.2. Максимаксное программирование с вероятностными ограничениями ………………………….. ………………….102
6.3. Минимаксное программирование с вероятностными ограничениями ………………………………………………………………………………….105
6.4. Детерминированные эквиваленты вероятностных ограничений …………………………………………………………………………………………107
6.5. Теорема эквивалентности……………………………………………………….ПО
6.6. Статистическое моделирование …………………………………………111
6.7. Гибридный алгоритм………………………………………………………………112
6.8. Задача составления кормовой смеси……………………………………..114
6.9. Распределение капиталовложений…………………………………………116
6.10. Открытые сети запасов…………………………………………………………..118
6.11. Топологическая оптимизация………………………………………………..123
6.12. Задача выбора маршрутов для транспортных средств…………125
6.13. Оптимизация резервирования………………………………………………..134
6.14. Размещение и распределение объектов………………………………….135
6.15. Задача о критическом пути……………………………………………………136
6.16. Составление расписания для параллельно действующих машин …………………………………………………………………………………………140
Глава 7. Стохастическое событийное программирование……………………142
7.1. Неопределенная среда, событие и вероятностная функция события……………………………………………………………………………………143
7.2. Принцип неопределенности……………………………………146
7.3. Однокритериальное событийное программирование…………..147
7.4. Многокритериальное событийное программирование…………149
7.5. Целевое событийное программирование………………………………150
7.6. Гибридный алгоритм…………………………………………………………….151
7.7. Задача водоснабжения…………………………………………………………154
7.8. Производственный процесс………………………………………………….157
7.9. Открытые сети запасов…………………………………………………………159
7.10. Распределение капиталовложений…………………………………………160
7.11. Топологическая оптимизация………………………………………………161
7.12. Задача выбора маршрутов для транспортных средств……….163
7.13. Оптимизация резервирования………………………………………………..165
7.14. Задача о критическом пути……………………………………………………167
7.15. Составление расписания для параллельно действующих машин ……………………………………………………………………………………….168
7.16. Размещение и распределение объектов………………………………..170
7.17. Лотерея «Выбери шесть номеров»…………………………………………171
Часть IIІ. Нечеткое программирование…………………………………………..173
Глава 8. Нечеткие величины………………………………………………………………173
8.1. Возможностное пространство и нечеткие величины…………..173
8.2. Нечеткая арифметика…………………………………………………………..176
8.3. Меры возможности, необходимости и правдоподобия…………178
8.4. Оптимистические и пессимистические значения………………..182
8.5. Оператор ожидаемого значения…………………………………………….184
8.6. Ранжирование нечетких величин…………………………………………..188
8.7. Нечеткое моделирование .. ………………………………….188
Глава 9. Нечеткие модели ожидаемого значения………………………………..192
9.1. Общие модели…………………………………………………………………………192
9.2. Теорема выпуклости………………………………………………………………194
9.3. Гибридный алгоритм…………………………………………….194
9.4. Оптимизация резервирования………………………………………………..197
9.5. Составление расписания для параллельно действующих машин …………………………………………………………………………………………198
9.6. Размещение и распределение объектов………………………………….199
Глава 10. Нечеткое программирование с возможностными ограничениями…………………………………………………………………………………………..202
10.1. Возможностные ограничения………………………………………………..202
10.2. Максимаксное программирование с возможностными ограничениями ………………………………………………………………………………203
10.3. Минимаксное программирование с возможностными ограничениями …. …………………………………………………………………205
10.4. Разновидности моделей программирования с возможностными ограничениями…………. …………………………….206
10.5. Четкие эквиваленты моделей нечеткого программировании
с возможностными ограничениями……………………………………..209
10.6. Гибридный алгоритм………………………………………………………………212
10.7. Задача распределения капиталовложений…………………………….214
10.8. Оптимизация резервирования………………………………………………..216
10.9. Задача выбора маршрута для транспортного средства……….217
10.10. Проблема критического пути………………………………………………..219
10.11. Составление расписания для параллельно действующих машин …………………………………………………………………………………………221
10.12. Размещение и распределение объектов………………………………222
Глава 11. Нечеткое событийное программирование…………………………223
11.1. Принцип неопределенности…… …………………………….223
11.2. Событийное программирование…………………………………………….224
11.3. Разновидности задачи событийного программирования …. 226
11.4. Гибридный алгоритм…………………………………………………………..226
11.5. Оптимизация резервирования………………………………………………..230
11.6. Составление расписания для параллельно действуюнщх машин ……………………………………………………………………………………….232
11.7. Размещение и распределение объектов…. ……………………233
11.8. Задача выбора маршрута для транспортных средств…………233
11.9. Задача о критическом пути……………………………………………………234
Глава 12. Нечеткое программирование с нечеткими решениями……….236
12.1. Нечеткие решения………………….. ………………….236
12.2. Модели ожидаемого значения… ……………………………………..237
12.3. Максимаксное программирование с возможностными ограничениями ………………………………………………………………………………238
12.4. Минимаксное программирование с возможностными ограничениями …………………………………………………………………………….239
12.5. Событийное программирование…………………………………………….240
12.6. Нечеткие нейронные сети……………………………………………………….242
12.7. Гибридный алгоритм………………………………………………………………243
Часть IV. Неточное программирование…………………………………………..250
Глава 13. Неточные величины………………………………………………………………250
13.1. Пространство приближений и неточные величины………………250
13.2. Неточная арифметика…………………………………………………………….253
13.3. Мера доверия……………………………………………………………………..254
13.4. Оптимистические и пессимистические значения………………….256
13.5. Оператор ожидаемого значения…………………………………………….258
13.6. Ранжирование неточных величин…………………………………………260
13.7. Неточное имитационное моделирование………………………………..260
Глава 14. Неточное программирование………………………………………………….263
14.1. Модели ожидаемого значения…………..263
14.2. Максимаксное программирование с ограничениями на шансы……………………………………………………………………………………..266
14.3. Минимаксное программирование с ограни^іениями на шансы 267
14.4. Событийное программирование…………………………………………….269
14.5. Гибридный алгоритм.. ………………………………………………271
Часть V. Нечетко-случайное программирование…………………………….275
Глава 15. Нечетко-случайные величины………………………………………………..275
15.1. Нечетко-случайные величины………………………………………………..275
15.2. Нечетко-случайная арифметика…………………………………………….277
15.3. Свойства измеримости…………………………………..279
15.4. Оператор ожидаемого значения………………..280
15.5. Элементарная мера шансов……………………………………………………281
15.6. Разновидности меры шансов………………………………………………….283
15.7. Оптимистические и пессимистические значения………………286
15.8. Ранжирование нечетко-случайных величин…………………………287
15.9. Нечетко-случайное имитационное моделирование………………..288
Глава 16. Нечетко-случайные модели ожидаемого значения………………..292
16.1. Модели общего вида………………………………………………………………292
16.2. Теорема выпуклости…………………………………………………………….293
16.3. Гибридный алгоритм…………………………………………………………….294
Глава 17. Нечетко-случайное программирование с ограничениями на
шансы……………………………………………………………………………………297
17.1. Ограничения на шансы…………………………………………………………..297
17.2. Максимаксное программирование с ограничениями на шансы…………………………….298
17.3. Минимаксное программирование с ограничениями на шансы 300
17.4. Разновидности моделей программирования с ограничениями
на шансы………………………………………………………………………………..302
17.5. Гибридный алгоритм………………………………………………………………303
Глава 18. Нечетко-случайное событийное программирование………………307
18.1. Принцип неопределенности……………………………………………………307
18.2. Событийное программирование…………………………………………….308
18.3. Разновидности моделей событийного программирования . . 310
18.4. Гибридный алгоритм………………………………………………………………311
Часть VI. Случайно-нечеткое программирование …. 315
Глава 19. Случайно-нечеткие величины . …………..315
19.1 Случайно-нечеткие величины ………………….315
19.2 Случайно-нечеткая арифметика ………………317
19.3. Оператор ожидаемого значения …. . 318
19.4 Элементарная мера шансов . …………..320
19.5. Разновидности меры шансов .. …………………………..321
19.6. Оптимистические и пессимистические значения . 324
19.7 Ранжирование случайно-нечетких величин .. 325
19.8. Случайно-нечеткое имитационное моделирование…………..325
Глава 20 Случайно-нечеткие модели ожидаемого значения…………….329
20.1 Модели общего вида. ….. …………….329
20.2. Теорема выпуклости ………………………………330
20.3. Гибридный алгоритм ……… … 331
Глава 21. Случайно-нечеткое программирование с ограничениями на
шансы……… …. . 334
21.1. Ограничения на шансы . ………………334
21.2. Максимаксное программирование с ограничениями на
шансы …. ……………………335
21.3 Минимаксное программирование с ограничениями на шансы 337 214. Теорема эквивалентности , . …………….339
21.5. Разновидности моделей программирования с ограничениями
на шансы …………………………..340
21.6 Гибридный алгоритм ………………341
Глава 22. Случайно-нечеткое событийное программирование. . 346
22.1. Принцип неопределенности.. …. 346
22.2. Событийное программирование ….. .. . 347
22.3. Разновидности моделей событийного программирования . 349
22.4. Гибридный алгоритм. . …………349
Часть VII. Общие принципы……………………………………..354
Глава 23. Многократная неопределенность ……………………354
23.1. Случайно-неточные величины………………….354
23.2. Неточно-случайные величины….. . … 356
23.3. Нечетко-неточные величины . . .. …………357
23.4. Неточно-нечеткие величины…… . …………358
23.5. Бислучайные величины …………………………..359
23.6. Бинечеткие величины…… .. 361
23.7. Бинеточные величины …. 362
23.8 Разновидности мер шансов …… . 363
23 9. Ранжирование неопределенных величин . . . 364
23.10. Неопределенные величины с многократной неопределенностью . …. . …. 364
Глава 24. Неопределенное программирование……………………………………..366
24.1. В чем польза от неопределенного программирования?……….366
24.2. Модели среднего ожидаемого значения………………………………..368
24.3. Максимаксные модели программирования с ограничениями
на шансы…………………………………………………………………………369
24.4. Минимаксные модели программирования с ограничениями
на шансы . …………………………………………………………….370
24.5. Событийное программирование . ………………………………371
24.6. Неопределенное динамическое программирование…………….372
24.7. Неопределенное многоуровневое программирование…………..374
24.8. Ф-диаграмма…………………………………………………………………………377
24.9. Имитационное моделирование -h нейронная сеть + генетический алгоритм…………………………………………………………379
24.10. Имитационное моделирование -h нейронная сеть + имитационный отжиг……………………………………………………………………….380
24.11. Имитационное моделирование + нейронная сеть + табу-поиск ……………………………………………….381
24.12. Направления дальнейших исследований………………………………382
Литература………………………………………………………………………………………………..383



Читать онлайн
скачать бесплатно


Теги:
Лю, задачи составления кормовых смесей, моделирование производственного процесса, моделирование систем управления запасами, неопределенное программирование, оптимизации резервирования, транспортные задачи

Коментарі до Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования ОНЛАЙН